大数据环境下的多源数据演化更新研究-计算机科学.PDF

Vo 1. 43 No. 12 第 43 卷第12 期 计算机科学 2016 年 12 月 Computer Science Dec 2016 大数据环境下的多源数据演化更新研究 余放1 陈盛双1 李石君2 余伟2 (武汉理工大学理学院 武汉 430070)1 (武汉大学计算机学院 武汉 430072)2 摘 要 大数据环境下的多源数据呈现出数据量大、数据种类多、数据变化快的特点，这些特点对数据更新提出了新 的挑战。通过分析大数据下多源数据的特点，定义了演化数据的概念，基于此建立了大数据的动态变频遍历史新模 型。首先通过抽象数据的演化方式，建立了演化数据的势与稳定性概念，从而推导出更一般的代数意义上的演化运算 工具;其次通过将运算工具导入大数据数据更新的实际应用中，推导出基于概率的变频遍历与动态权值模型;最后通 过实验验证了在大数据环境下动态变频遍历模型CDynamic Frequency Conversion Traversa1 ， DFCT)对多源数据具有 较高的更新效率。 关键词 大数据，演化数据，DFCT 模型，数据更新 中图法分类号 TP391 文献标识码 A 001 10. 11896/j. issn. 1002-137叉 2016.12.034 Research on Evolution and Updating among Multi-source Data Based on Big Data 1 1 2 2 YU Fang CHEN Sheng-shuang LI Shi-jun YU Wei (Department of Science. Wuhan University of Technology. Wuhan 430070. China) 1 (Computer School,Wuhan University. Wuhan 430072. China) 2 Abstract Multi-source data based on big data presents the characteristics of a 1arge amount of data ,a great variety of data and data changing quick1y. These characteristics put forward a new challenge to data updating. The concept of evo- 1utionary data was defined by the ana1ysis of the characteristics among multi-source data based on the big data. Based on this ,a dynamic frequency conversion traversa1 data updating mode1 was created. Firstly ,abstracting the data evo1utiona- ry way and estab1ishing the concept of evo1utionary potentia1 and stabi1ity of data ,a more genera1 evo1utionary compu ting too1s in a1gebra sense was derived. Second1y ,frequency conversion traversa1 and dynamic weightin